CN115946679A - 一种车辆稳定性判断方法及系统 - Google Patents

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CN115946679A CN202310243849.0A CN202310243849A CN115946679A CN 115946679 A CN115946679 A CN 115946679A CN 202310243849 A CN202310243849 A CN 202310243849A CN 115946679 A CN115946679 A CN 115946679A
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Abstract

本发明涉及一种车辆稳定性判断方法及系统,涉及车辆稳定性判断领域,方法包括:获取车辆的加速踏板开度、前轮转角、转向角速度、车身侧倾角和侧倾角速度;根据所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测车轮的轮胎力;根据稳定性指标构建稳定性判定空间;根据所述稳定性判定空间和设定车辆稳定区域确定车辆稳定性。本发明通过同时考虑车辆纵向、横摆和侧倾的稳定性以提高车辆整体稳定的判断精度。

Description

一种车辆稳定性判断方法及系统
技术领域
本发明涉及车辆稳定性判断领域,特别是涉及一种车辆稳定性判断方法及系统。
背景技术
车辆主动安全控制系统对提高车辆动态稳定性至关重要。在实际车辆控制中,车辆稳定状态会随车速、前转向角和道路附着条件等变化,因此,需要根据驾驶员输入与车辆状态对车辆综合稳定性状态进行全面而准确的评估。现有的车辆稳定性确定方法没有考虑侧倾方向上的稳定性,所考虑的要素仅能评估纵向和横摆方向的稳定性,评估精度较低。因此,需要一种提高车辆稳定性判断精度的方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种车辆稳定性判断方法及系统,通过同时考虑车辆纵向、横摆和侧倾的稳定性以提高车辆整体稳定的判断精度。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种车辆稳定性判断方法,包括:
获取车辆的加速踏板开度、前轮转角、转向角速度、车身侧倾角和侧倾角速度;
根据所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测车轮的轮胎力;所述轮胎力包括垂向轮胎力、纵向轮胎力和横向轮胎力;
根据所述车轮的轮胎力确定稳定性指标;所述稳定性指标包括LTR指标、横向附着力使用指标和纵向附着力使用指标;
根据所述稳定性指标构建稳定性判定空间;
根据所述稳定性判定空间和设定车辆稳定区域确定车辆稳定性。
可选地,所述根据所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测车轮的轮胎力,具体包括:
根据所述车辆的加速踏板开度预测所述纵向轮胎力;
根据所述前轮转角和所述转向角速度预测所述横向轮胎力;
根据所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测所述垂向轮胎力。
可选地,所述根据所述车轮的轮胎力确定稳定性指标,具体包括:
根据所述垂向轮胎力确定LTR指标;
根据所述横向轮胎力、所述垂向轮胎力和路面附着系统确定横向附着力使用指标;
根据所述纵向轮胎力、所述垂向轮胎力和路面附着系统确定纵向附着力使用指标。
可选地,所述设定车辆稳定区域的确定过程包括:
利用离线轮胎试验对所述稳定性判定空间进行划分,得到设定车辆稳定区域。
可选地,在所述根据所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测车轮的轮胎力之前,还包括:
对所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度利用卡尔曼滤波器进行修正。
一种车辆稳定性判断系统,包括:
获取模块,用于获取车辆的加速踏板开度、前轮转角、转向角速度、车身侧倾角和侧倾角速度;
预测模块,用于根据所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测车轮的轮胎力;所述轮胎力包括垂向轮胎力、纵向轮胎力和横向轮胎力;
稳定性指标确定模块,用于根据所述车轮的轮胎力确定稳定性指标;所述稳定性指标包括LTR指标、横向附着力使用指标和纵向附着力使用指标;
构建模块,用于根据所述稳定性指标构建稳定性判定空间;
车辆稳定性确定模块,用于根据所述稳定性判定空间和设定车辆稳定区域确定车辆稳定性。
可选地,所述预测模块,具体包括:
纵向轮胎力预测单元,用于根据所述车辆的加速踏板开度预测所述纵向轮胎力;
横向轮胎力预测单元,用于根据所述前轮转角和所述转向角速度预测所述横向轮胎力;
垂向轮胎力预测单元,用于根据所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测所述垂向轮胎力。
可选地,所述稳定性指标确定模块,具体包括:
LTR指标确定单元,用于根据所述垂向轮胎力确定LTR指标;
横向附着力使用指标确定单元,用于根据所述横向轮胎力、所述垂向轮胎力和路面附着系统确定横向附着力使用指标;
纵向附着力使用指标确定单元,用于根据所述纵向轮胎力、所述垂向轮胎力和路面附着系统确定纵向附着力使用指标。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:
本发明获取车辆的加速踏板开度、前轮转角、转向角速度、车身侧倾角和侧倾角速度;根据所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测车轮的轮胎力;根据所述车轮的轮胎力确定稳定性指标;根据所述稳定性指标构建稳定性判定空间;根据所述稳定性判定空间和设定车辆稳定区域确定车辆稳定性。通过垂向轮胎力、纵向轮胎力和横向轮胎力构建不同的稳定性指标,实现同时考虑车辆纵向、横摆和侧倾的稳定性从而提高车辆整体稳定的判断精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为四分之一悬架模型图;
图2为车辆侧倾动力学模型图;
图3为车辆三自由度模型图;
图4为本发明提供的车辆稳定性判断方法流程图;
图5为本发明提供的车辆稳定性判断方法示意图;
图6为附着椭圆车辆稳定性空间示意图;
图7为特定机动期间的LTR值示意图;
图8为四分之一车辆稳定性空间示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种车辆稳定性判断方法及系统,通过同时考虑车辆纵向、横摆和侧倾的稳定性以提高车辆整体稳定的判断精度。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
四分之一主动悬挂系统如图1和图2所示,其中,图1中的
Figure SMS_1
表示广义的簧上质量垂直位移。图2中的L表示轮距,l表示左右悬架距离,cs表示悬架阻尼,ks表示刚度,ms表示簧上质量,忽略有效轮胎滚动半径的变化,滚动动力学模型为:
Figure SMS_2
(1)
其中
Figure SMS_4
Figure SMS_8
表示簧上和簧下质量的垂直位移,上标i∈[L1,R1,L2,R2]分别表示左前、右前、左后和右后车轮;
Figure SMS_9
是主动悬架的执行力;
Figure SMS_5
Figure SMS_6
是每个悬架的刚度和阻尼,可以从主动悬架控制器获得;g为重力加速度;
Figure SMS_10
是不变形的悬挂高度。
Figure SMS_11
为簧上质量垂直运动速度,
Figure SMS_3
为簧下质量垂直运动速度,
Figure SMS_7
为簧上质量垂直运动加速度,对于主动悬架,可以通过悬架高度传感器测量簧上质量和簧下质量的垂直位移。等式(1)可以进一步推导出为:
Figure SMS_12
(2)
其中
Figure SMS_13
是悬挂高度传感器测量的簧上和簧下质量的组合垂直位移。
Figure SMS_14
为悬架不变形时高度传感器测量的簧上和簧下质量的组合垂直位移,
Figure SMS_15
为簧上、簧下质量垂直运动速度之差。轮胎垂直力
Figure SMS_16
由静态载荷和动态载荷组成。静态轮胎力是由分布在每个角落的簧下质量
Figure SMS_17
和簧上质量
Figure SMS_18
的重量引起的,而动态载荷对应于由横向和纵向车辆运动引起的载荷转移,因此,轮胎垂直力
Figure SMS_19
可以推导出来:
Figure SMS_20
(3)
其中
Figure SMS_21
表示车轮定位参数对垂直力的影响;
Figure SMS_22
是随机道路激励,
Figure SMS_23
为簧上质量垂直运动加速度。
如图3所示,图3轮子上的V、T、α分别代表各轮速度、转矩、侧偏角,Vc表示车辆质心速度,a、b为质心到前、后轴距离。为准确估计侧向轮胎力,建立简化的二自由度侧向车辆模型,动力学关系为
Figure SMS_24
(4)
其中m是车辆质量,
Figure SMS_25
表示质心CG处的横向加速度;
Figure SMS_26
Figure SMS_28
代表轮胎的纵向和横向力;
Figure SMS_27
Figure SMS_30
Figure SMS_31
分别为前轮转向角、横摆加速度和绕z轴转动惯量;
Figure SMS_32
Figure SMS_29
是前后轴轮距。
单个轮胎侧向力与垂向力的关系可由下式给出
Figure SMS_33
(5)
其中
Figure SMS_34
是轮胎垂直力;
Figure SMS_35
Figure SMS_36
分别表示CG到前轴和后轴的距离。
为描述车轮侧向力与前轮转向角间的关系,建立线性化侧向轮胎模型
Figure SMS_37
(6)
其中
Figure SMS_38
是前轴或者后轴的侧偏刚度,
Figure SMS_39
是前轴或者后轴的轮胎侧偏角,
Figure SMS_40
为前轴或者后轴轮胎的横向力。前轴车轮的侧偏角
Figure SMS_41
和后轴车轮的侧偏角
Figure SMS_42
可由下式计算:
Figure SMS_43
(7)
其中
Figure SMS_44
Figure SMS_45
是车辆侧偏角和车辆纵向速度。
忽略纵向轮胎力,等式(7)可以简化为:
Figure SMS_46
(8)
使用单轮模型来描述每个轮胎的动力学,运动方程为:
Figure SMS_47
(9)
其中,
Figure SMS_48
Figure SMS_49
分别代表车轮的驱动扭矩、制动扭矩、滚动阻力、滚动半径和转动惯量,
Figure SMS_50
为各轮角加速度。
轮胎滑移率定义为:
Figure SMS_51
(10)
Figure SMS_52
为各轮角速度,为了描述纵向车辆动力学响应,纵向车辆模型由下式给出:
Figure SMS_53
(11)
式中,
Figure SMS_54
为CG处的纵向加速度;
Figure SMS_55
Figure SMS_56
Figure SMS_57
Figure SMS_58
代表总纵向驱动力、空气阻力、滚动阻力和坡度阻力,可通过下式计算:
Figure SMS_59
(12)
式中
Figure SMS_60
为气动阻力系数;
Figure SMS_61
为迎风面积;
Figure SMS_62
为空气密度;
Figure SMS_63
为滚动阻力系数;
Figure SMS_64
是道路坡度。
如图4所示,本发明提供的一种车辆稳定性判断方法,包括:
步骤101:获取车辆的加速踏板开度、前轮转角、转向角速度、车身侧倾角和侧倾角速度。
步骤102:根据所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测车轮的轮胎力;所述轮胎力包括垂向轮胎力、纵向轮胎力和横向轮胎力。其中,所述根据所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测车轮的轮胎力,具体包括:根据所述车辆的加速踏板开度预测所述纵向轮胎力;根据所述前轮转角和所述转向角速度预测所述横向轮胎力;根据所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测所述垂向轮胎力。
步骤103:根据所述车轮的轮胎力确定稳定性指标;所述稳定性指标包括LTR指标、横向附着力使用指标和纵向附着力使用指标。其中,所述根据所述车轮的轮胎力确定稳定性指标,具体包括:根据所述垂向轮胎力确定LTR指标;根据所述横向轮胎力、所述垂向轮胎力和路面附着系统确定横向附着力使用指标;根据所述纵向轮胎力、所述垂向轮胎力和路面附着系统确定纵向附着力使用指标。
步骤104:根据所述稳定性指标构建稳定性判定空间。
步骤105:根据所述稳定性判定空间和设定车辆稳定区域确定车辆稳定性。其中,所述设定车辆稳定区域的确定过程包括:利用离线轮胎试验对所述稳定性判定空间进行划分,得到设定车辆稳定区域。
在实际应用中,在所述根据所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测车轮的轮胎力之前,还包括:对所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度利用卡尔曼滤波器进行修正。
如图5所示,本发明还提供一种车辆稳定性判断方法在实际应用中的工作步骤,具体如下:
步骤一:通过轮胎力估计技术直接获取四个车轮的垂向、纵向和横向轮胎力,作为车辆稳定性评估系统的输入,从而利用车辆稳定性评估系统得到车辆的稳定状态,其中稳定状态包括稳定和失稳,
步骤二:四个车轮的垂向力用于LTR指标
Figure SMS_65
的计算,用于评估车辆的侧倾稳定性;两个外侧轮胎的侧向力用于计算横向附着力使用指标
Figure SMS_66
,用于评估车辆的横向稳定性;每个车轮的纵向力用于计算纵向附着力使用指标
Figure SMS_67
,用于评估车辆的横向稳定性。
LTR指标
Figure SMS_68
利用左右轮胎垂直载荷之差的比值来定量评价车辆的侧翻倾向,可由下式给出:
Figure SMS_69
(13)
其中,
Figure SMS_70
Figure SMS_71
Figure SMS_72
Figure SMS_73
分别表示车辆右前轮、右后轮、左前轮、左后轮的垂向力。
Figure SMS_74
范围为[-1,1],-1表示右轮胎离地,1表示左轮胎离地。
Figure SMS_75
值为0表示两侧具有相同的垂直载荷,没有侧翻趋势。
为了评估车辆纵向和横摆稳定性,分别建立了横向和纵向轮胎附着力使用指标
Figure SMS_76
Figure SMS_77
,定义由下式给出:
Figure SMS_78
(14)
其中,
Figure SMS_79
Figure SMS_80
Figure SMS_81
为特定车轮的横向、纵向、垂向作用力,
Figure SMS_82
为路面附着系数。
根据等式(13)和(14),车辆纵向、横摆和侧倾稳定性空间可以定义为:由横向轮胎附着力使用指标
Figure SMS_83
、纵向附着力使用指标
Figure SMS_84
、LTR指标
Figure SMS_85
作为x轴、y轴、z轴的稳定性判定空间
Figure SMS_86
,基于离线轮胎试验可将
Figure SMS_87
空间划分为稳定区和不稳定区,作为车辆稳定与否的判断条件。
Figure SMS_88
(15)
Figure SMS_89
Figure SMS_90
Figure SMS_91
Figure SMS_92
所围成的稳定性空间。
步骤三:建立基于离线实验轮胎受力数据的综合车辆稳定性评估区域,并将此区域划分为5块,分别代表车辆的稳定和失稳状态;根据步骤二中获得的三个车辆实时稳定性指标,根据其在评估区域中所处的位置,评估车辆稳定状态。
步骤四:通过传感器测量加速踏板开度(用于识别驾驶员意图)、前轮转角和转向角速度、车身侧倾角和侧倾角速度,作为轮胎纵向、横向和垂向轮胎力预测的输入,结合已有的轮胎力估计技术预测未来一段时间的轮胎力,并计算步骤二中的三个稳定性指标,根据其在稳定性评估区域中所处的位置,实现车辆稳定性的预测。
本发明通过离线轮胎试验对稳定性判定区域进行纵向、横摆和侧分稳定性分析。
如图6所示,根据附着椭圆(
Figure SMS_93
平面),车辆纵向和横摆稳定性可分为四个区域。区域Ⅰ代表轮胎纵向和横向力较小且车辆具有较大稳定裕度的稳定区域。区域Ⅱ是轮胎横向力大于区域Ⅰ的过渡区域,并且在某种程度上表现出非线性特性。区域Ⅲ是横摆不稳定区,轮胎受力呈现出很强的非线性,容易饱和。区域Ⅳ是纵向不稳定区域,纵向轮胎力达到极限。
忽略重心横向偏移的影响,静态车辆侧翻稳定性指标可定义为:
Figure SMS_94
(16)
其中
Figure SMS_95
是静态翻转指数,它忽略了悬架的弹性效应,代表稳态条件下发生侧翻前的最大横向加速度;
Figure SMS_96
是从质心到侧倾中心的垂直距离;L表示轮距。在正常驾驶条件下,最大车辆横向加速度由峰值路面附着系数
Figure SMS_97
决定。
车辆侧翻发生有两个条件:(1)
Figure SMS_98
;(2)
Figure SMS_99
值大于预设值。
Figure SMS_100
时,车辆在非绊倒条件下不会侧翻。但由于
Figure SMS_101
值由车辆的尺寸参数决定,为一常数,而路面峰值附着系数
Figure SMS_102
会因不同的道路条件而发生变化,提出的
Figure SMS_103
指标用于评估车辆动态侧翻稳定性,如图7所示,
Figure SMS_104
值大于预设值意味着即将发生侧翻。
结合附着椭圆的第一象限和车辆LTR指数,可建立如公式(15)描述的车辆稳定空间,如图8所示。它分为五个空间,其中空间I到IV类似于
Figure SMS_105
附着椭圆的稳定区,而空间V是车辆侧翻和横摆失稳区域。稳定区域为区域I到IV,即
Figure SMS_106
处于图6的范围内,同时还要满足
Figure SMS_107
小于1,此时车辆在纵向、横摆、侧倾方向上都是稳定的;区域V是
Figure SMS_108
大于1的区域,意味着车辆发生侧翻。
车辆稳定性预测系统旨在评估车辆在未来短时间内的稳定性。前文中提到的已有的轮胎力估计技术中,利用了一个无迹卡尔曼滤波估计器。预测过程中需要对此无迹卡尔曼滤波估计器的状态向量矩阵
Figure SMS_109
进行修正,之后按照轮胎力估计方案的流程可得到预测结果。
控制系统的离散状态空间方程为
Figure SMS_110
(17)
其中
Figure SMS_111
Figure SMS_114
是系统转换和输入矩阵;
Figure SMS_117
为系统输出矩阵,
Figure SMS_113
表示系统输入。
Figure SMS_115
为状态向量,
Figure SMS_118
为系统输出,将
Figure SMS_119
定义为时间步k的预测范围,系统状态
Figure SMS_112
和控制输入
Figure SMS_116
由下式给出
Figure SMS_120
(18)
其中
Figure SMS_121
表示基于时间步k处可用信息在时间步长
Figure SMS_122
的预测,
Figure SMS_123
为预测步长。在k时间,更新系统状态
Figure SMS_124
Figure SMS_125
(19)
其中
Figure SMS_126
为状态更新系数矩阵,
Figure SMS_127
为输入更新系数矩阵。
Figure SMS_128
Figure SMS_129
可以通过下式计算:
Figure SMS_133
(20)
利用公式(19)对无迹卡尔曼滤波器的状态量进行修改,从而实现利用无迹卡尔曼滤波器对轮胎力的预测。
本发明还提供了纵向轮胎力、横向轮胎力和垂向轮胎力的预测方法,具体如下:
对于纵向轮胎力预测,需要对纵向轮胎力估计的输入项进行修正补偿。引入驾驶员意图识别模型,该模型反映了加速踏板开度和车辆纵向加速度之间的关系。根据车辆纵向动力学模型,可以得到油门踏板与总驱动扭矩的关系。为了提高加速过程中的乘坐舒适性,扭矩梯度
Figure SMS_134
由下式给出:
Figure SMS_135
(21)
其中
Figure SMS_136
表示在时间步k时驾驶员的扭矩需求(驾驶员意图);
Figure SMS_137
是预定义的转矩梯度。在强加速期间,
Figure SMS_138
的预测范围内的输入为:
Figure SMS_139
(22)
将已修正的输入项
Figure SMS_140
置于纵向轮胎力估计方案中,可以直接得到预测纵向轮胎力,
Figure SMS_141
为纵向预测系统在时间步k时的输入分量。
需要注意的是,对于匀速运动,输入为
Figure SMS_142
对于横向轮胎力预测,需要对横向轮胎力估计的输入项进行修正补偿。横向轮胎力预测器由下式给出:
Figure SMS_143
(23)
其中为
Figure SMS_145
横向加速度,
Figure SMS_148
Figure SMS_154
分别为汽车前轴、后轴侧偏刚度,m为车辆质量,
Figure SMS_147
Figure SMS_150
分别为汽车质心到前、后轴的距离,
Figure SMS_152
为车辆纵向车速,
Figure SMS_155
为汽车绕z轴的转动惯量,
Figure SMS_144
为质心侧偏角即车辆偏侧角,
Figure SMS_149
Figure SMS_153
为横摆角速度和横摆角加速度。系统输入是前轮转角
Figure SMS_156
,方向盘转角编码器可以同时获得前轮转向角
Figure SMS_146
和转向角速度
Figure SMS_151
。预测器的输入可以表示为:
Figure SMS_157
Figure SMS_158
(24)
将修正完的输入项
Figure SMS_159
Figure SMS_160
置于横向轮胎力估计方案中,可以得到预测横向轮胎力,
Figure SMS_161
为横向预测系统在时间步k时的输入分量,
Figure SMS_162
为横向预测系统在时间步k时的状态分量,
Figure SMS_163
为侧向加速度在时间k对下一时间步长的预测量。
对于垂向轮胎力预测,需要对垂向轮胎力估计的输入项进行修正补偿。
车辆侧倾状态预测是垂向轮胎力估计的关键。IMU可以测量车辆侧倾角速度
Figure SMS_164
和侧倾角加速度
Figure SMS_165
,根据车辆侧倾动力学模型可以得到垂直悬架位移与车辆侧倾角的关系。车辆侧倾角和侧倾角速度输入可由下式给出:
Figure SMS_166
(25)
结合式(25)和垂向轮胎力估计器可以实现轮胎垂向力预测,
Figure SMS_167
为垂向预测系统在时间步k时的输入分量,
Figure SMS_168
为一个时间步长。
本发明提供的车辆稳定性判断方法基于轮胎力对车辆稳定性进行评估和预测,有效避免了以往研究中稳定边界会根据车速、前轮转角和道路摩擦条件变化而变化而导致评估失效,且无需大量离线试验数据划分车辆稳定空间;不同于以往研究中仅对车辆单一方向稳定状态进行评估的方法,本发明利用归一化的轮胎附着椭圆和侧向载荷转移率建立综合车辆纵向、横摆和侧倾的稳定性空间,能够同时评估和预测车辆纵向、横摆和侧倾稳定性。
本发明还提供一种车辆稳定性判断系统,包括:
获取模块,用于获取车辆的加速踏板开度、前轮转角、转向角速度、车身侧倾角和侧倾角速度。
预测模块,用于根据所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测车轮的轮胎力;所述轮胎力包括垂向轮胎力、纵向轮胎力和横向轮胎力。
稳定性指标确定模块,用于根据所述车轮的轮胎力确定稳定性指标;所述稳定性指标包括LTR指标、横向附着力使用指标和纵向附着力使用指标。
构建模块,用于根据所述稳定性指标构建稳定性判定空间。
车辆稳定性确定模块,用于根据所述稳定性判定空间和设定车辆稳定区域确定车辆稳定性。
作为一种可选地实施方式,所述预测模块,具体包括:
纵向轮胎力预测单元,用于根据所述车辆的加速踏板开度预测所述纵向轮胎力。
横向轮胎力预测单元,用于根据所述前轮转角和所述转向角速度预测所述横向轮胎力。
垂向轮胎力预测单元,用于根据所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测所述垂向轮胎力。
作为一种可选地实施方式,所述稳定性指标确定模块,具体包括:
LTR指标确定单元,用于根据所述垂向轮胎力确定LTR指标。
横向附着力使用指标确定单元,用于根据所述横向轮胎力、所述垂向轮胎力和路面附着系统确定横向附着力使用指标。
纵向附着力使用指标确定单元,用于根据所述纵向轮胎力、所述垂向轮胎力和路面附着系统确定纵向附着力使用指标。
本发明提出了一个车辆综合稳定性评估系统,可以利用估计的轮胎纵向、横向和垂直力对车辆纵向、横摆与侧倾稳定状态进行精确评估。相较于已有车辆稳定性评估方案,本方法能实时的对车辆纵向、横摆和侧倾稳定性进行准确的评估和预测,有效保证车辆主动安全控制系统的准确介入,提升主动安全控制系统性能。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种车辆稳定性判断方法,其特征在于,包括:
获取车辆的加速踏板开度、前轮转角、转向角速度、车身侧倾角和侧倾角速度;
根据所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测车轮的轮胎力;所述轮胎力包括垂向轮胎力、纵向轮胎力和横向轮胎力;
根据所述车轮的轮胎力确定稳定性指标;所述稳定性指标包括LTR指标、横向附着力使用指标和纵向附着力使用指标;
根据所述稳定性指标构建稳定性判定空间;
根据所述稳定性判定空间和设定车辆稳定区域确定车辆稳定性。
2.根据权利要求1所述的车辆稳定性判断方法,其特征在于,所述根据所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测车轮的轮胎力,具体包括:
根据所述车辆的加速踏板开度预测所述纵向轮胎力;
根据所述前轮转角和所述转向角速度预测所述横向轮胎力;
根据所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测所述垂向轮胎力。
3.根据权利要求1所述的车辆稳定性判断方法,其特征在于,所述根据所述车轮的轮胎力确定稳定性指标,具体包括:
根据所述垂向轮胎力确定LTR指标;
根据所述横向轮胎力、所述垂向轮胎力和路面附着系统确定横向附着力使用指标;
根据所述纵向轮胎力、所述垂向轮胎力和路面附着系统确定纵向附着力使用指标。
4.根据权利要求1所述的车辆稳定性判断方法,其特征在于,所述设定车辆稳定区域的确定过程包括:
利用离线轮胎试验对所述稳定性判定空间进行划分,得到设定车辆稳定区域。
5.根据权利要求1所述的车辆稳定性判断方法,其特征在于,在所述根据所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测车轮的轮胎力之前,还包括:
对所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度利用卡尔曼滤波器进行修正。
6.一种车辆稳定性判断系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取车辆的加速踏板开度、前轮转角、转向角速度、车身侧倾角和侧倾角速度;
预测模块,用于根据所述车辆的加速踏板开度、所述前轮转角、所述转向角速度、所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测车轮的轮胎力;所述轮胎力包括垂向轮胎力、纵向轮胎力和横向轮胎力;
稳定性指标确定模块,用于根据所述车轮的轮胎力确定稳定性指标;所述稳定性指标包括LTR指标、横向附着力使用指标和纵向附着力使用指标;
构建模块,用于根据所述稳定性指标构建稳定性判定空间;
车辆稳定性确定模块,用于根据所述稳定性判定空间和设定车辆稳定区域确定车辆稳定性。
7.根据权利要求6所述的车辆稳定性判断系统,其特征在于,所述预测模块,具体包括:
纵向轮胎力预测单元,用于根据所述车辆的加速踏板开度预测所述纵向轮胎力;
横向轮胎力预测单元,用于根据所述前轮转角和所述转向角速度预测所述横向轮胎力;
垂向轮胎力预测单元,用于根据所述车身侧倾角和所述侧倾角速度预测所述垂向轮胎力。
8.根据权利要求6所述的车辆稳定性判断系统,其特征在于,所述稳定性指标确定模块,具体包括:
LTR指标确定单元,用于根据所述垂向轮胎力确定LTR指标;
横向附着力使用指标确定单元,用于根据所述横向轮胎力、所述垂向轮胎力和路面附着系统确定横向附着力使用指标;
纵向附着力使用指标确定单元,用于根据所述纵向轮胎力、所述垂向轮胎力和路面附着系统确定纵向附着力使用指标。
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